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题目描述
某个充电站，可提供 n 个充电设备，每个充电设备均有对应的输出功率。
任意个充电设备组合的输出功率总和，均构成功率集合 P 的 1 个元素。
功率集合 P 的最优元素，表示最接近充电站最大输出功率 p_max 的元素。
输入描述
输入为 3 行：
第 1 行为充电设备个数 n
第 2 行为每个充电设备的输出功率
第 3 行为充电站最大输出功率 p_max
备注
充电设备个数 n > 0
最优元素必须小于或等于充电站最大输出功率 p_max
输出描述
功率集合 P 的最优元素
示例1
输入
4
50 20 20 60
90
输出
90
说明
当充电设备输出功率50、20、20组合时，其输出功率总和为90，最接近充电站最大充电输出功率，因此最优元素为90。
示例2
输入
2
50 40
30
输出
0
说明

所有充电设备的输出功率组合，均大于充电站最大充电输出功率30，此时最优元素值为0。
示例3
输入
3
2 3 10
9
输出
5
说明
选择功率为2，3的设备构成功率集合，总功率为5，最接近最大功率9。不能选择设备10，因为已经超过了最大功率9。
示例3
输入
3
1 2 3
5
输出
5
说明
解题思路
这是一道01背包的题目。题目要求任意个充电设备组合的输出功率总和，均构成功率集合P的1个元素。因此，我们可以将问题转化为求解
最接近充电站最大输出功率p_max的元素。
第3行中的充电站最大输出功率p_max可以看作是背包的最大承重；
第2行中每个充电设备的输出功率可以看作是不同物品的重量和价值，即重量=价值。
因此，现在需要求出在背包承重下能够装入的最大价值。
我们可以使用一个二维数组dp[i][j]表示前i个充电设备中，总功率不超过j时的最大功率。其中，i表示前i个充电设备，j表示总功率不超
过j。
对于每个充电设备，我们可以选择选或不选。如果当前充电设备的功率大于当前总功率j，那么不能选，我们就不选当前充电设备。如果当
前充电设备的功率小于等于当前总功率j，那么我们可以选择选或不选当前充电设备。如果选当前充电设备，那么当前总功率就是当前充电
设备的功率加上前i-1个充电设备中总功率不超过j-当前充电设备功率的最大值，即dp[i-1][j-power[i-1]]+power[i-1]；如果不选当前充
电设备，那么当前总功率就是前i-1个充电设备中总功率不超过j的最大值，即dp[i-1][j]。因此，我们可以得到状态转移方程：
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-power[i-1]]+power[i-1])。
最终，dp[n][p_max]就是最大功率，即功率集合P的最优元素。
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n = int(input())
powers = list(map(int,input().split()))
max_power = int(input())
#定义二维dp数组，存储在max_power下最优元素
dp = [[0] * ( max_power + 1) for _ in range(n + 1)]

#遍历充电设备
for i in range(1,n + 1):
    for j in range(1, max_power + 1):
        if powers[i - 1] > j:   #当前设备功率大于j
            dp[i][j] = dp[i - 1][j]     #不取当前设备
        else:
            dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-powers[i-1]] + powers[i-1])
#输出max_power下的最优功率
print(dp[n][max_power])
